信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-gabrielbonifacio
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 用户画像, 风险评估, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的客户数据，记录了客户的个人信息、信用支付历史以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置信息，但数据特征符合信用卡用户的一般特征。
数据维度：数据集包含多项指标，包括：
X1: 信用额度（LIMIT_BAL）
X2: 性别（SEX）
X3: 教育程度（EDUCATION）
X4: 婚姻状况（MARRIAGE）
X5: 年龄（AGE）
X6-X11: 过去6个月的还款状态（PAY_0 - PAY_6）
X12-X17: 过去6个月的账单金额（BILL_AMT1 - BILL_AMT6）
X18-X23: 过去6个月的还款金额（PAY_AMT1 - PAY_AMT6）
Y: 客户下个月是否违约（default payment next month）
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clients.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等金融风控领域的研究与应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信用风险评估、金融产品定价、客户细分等方面的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户管理和精准营销。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理策略制定和优化。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用评分模型，预测客户的违约风险，从而帮助金融机构降低风险和提高盈利能力。
